身处大数据时代，对于从事肿瘤研究的临床医生或基础科研人员，有没有一种可以既不做实验又不查病史，直接调用公共数据撰写发表SCI论文的方法呢？ TCGA和SEER等癌症公共数据库即提供了这样一种可能。TCGA（癌症基因组图谱）数据库包括常见癌症的基因组、转录组、蛋白组、表观遗传组数据和与其关联的临床数据，为挖掘有意义的组学变化和发现肿瘤发生、发展、转移等生物学机制提供了海量数据。美国的SEER（癌症监测、流行病学和结果）数据库是较为典型的临床医学数据库，由美国国立癌症研究所（National Cancer Institute，NCI）于1973 年所建立，其后每年定期更新，是北美最具代表性的大型肿瘤登记注册数据库之一，收集了各个癌种的临床病理信息和预后数据，并向全世界免费开放，为临床医师的循证实践及临床研究提供了宝贵的第一手资料。据不完全统计，全世界基于TCGA和SEER数据挖掘产生的文章已经超过2000篇，其中不乏最顶尖的学术期刊文章，这一数目还在不断增长中。
传统的临床医生和科研工作者缺乏相关知识基础来处理这些癌症大数据，因而在面对这些极有价值的组学和临床数据时，往往心有余而力不足。本课程将从临床应用视角介绍TCGA、SEER及其他癌症公共数据库的基本情况、数据库结构、获取方式及基本统计方法等，深度解析近年来国内外基于TCGA和SEER数据的经典分析案例，重点对癌症公共数据库的数据挖掘和课题设计进行讨论，最后也将探讨在此基础上的基金申请、SCI论文撰写策略。
本次主讲老师是来自国内知名三甲医院肿瘤专业的临床医生和科研工作者，有着丰富的临床和转化研究经验，成功用TCGA、SEER数据库发表十几篇SCI，平均影响因子4.6分一篇。
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( 责任编辑: 武伟伟 )
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